DeepSeek（深度求索）还列举了常见的错误场景：回覆“当前汇率”或“某明星最新动态”时可能不精确；正在医学、法令等高风险范畴，回覆可能不敷严谨；对式问题（如判断、概念评价）的回覆可能受锻炼数据影响；生成超长内容时可能呈现逻辑断层或反复。

　　另据羊城晚报报道，中国教育科学研究院研究员储朝晖强调，AI 生成的消息和文本该当只做为参考，不克不及做为最终根据。AI 所表述的消息往往是归纳综合性的，取人通过具体尝试获得的数据存正在素质的分歧。因而，学生应通过现实操做和切身体验来获得深切的学问和认知，这是 AI 无法替代的。

　　DeepSeek（深度求索）自上市以来，答疑、写做东西普遍利用，博得好评。那么，这款AI软件能否是全能的，它正在现实利用中会不会犯错呢？

　　为此，DeepSeek（深度求索）提出了利用：对主要现实、数据、代码等，通过权势巨子渠道二次确认；尽量具体描述问题（如添加时间、范畴、布景等上下文）；将复杂使命拆解为多个步调，逐渐验证成果；若是发觉错误，可通过渠道反馈，帮帮模子改良。

　　最初，DeepSeek（深度求索）总结称，它适合做为辅帮东西提拔效率（如灵感、文本润色、根本问题解答），但正在环节决策、专业范畴或及时消息场景中，仍需连系人类判断和专业资本，准确利用体例是“善用其长，规避其短”，而非完全依赖。

　　经视曲播记者向DeepSeek（深度求索）提出该问题，获得的答复是：DeepSeek （深度求索）虽然是一个强大的 AI 东西，但并不是全能的，现实利用中也可能呈现错误或局限性。如它的学问来历于锻炼时的数据，无法自动获取及时消息；正在处置数学计较、专业范畴推理或多步调逻辑问题时，可能呈现错误；对恍惚表述、歧义词或现含企图可能理解不精确；生成的文本、代码或可能包含不精确消息，以至生成内容可能不实正在，需人工审核。例如，有用户发觉其生成的论文援用3个虚假文献来历，法令文书中援用不存正在的司释。这种“AI”正在专业范畴（如法令、学术研究）可能导致严沉后果。